Как создать алгоритм для обнаружения пассивных пиров в рое BitTorrent?

Вопрос или проблема

Я прочитал спецификацию торрента и хотел реализовать трекер, хотя я все еще не уверен, как на основе их отчетов трекер выявляет лживых пиров:

Возможно подделать client_id (поэтому нельзя доверять только информации клиента о том, что этот агент заслуживает доверия)
сообщаемый общий объем загрузки и скачивания всех пиров в итоге должен замыкаться в цикле около 0, но они не сообщают одновременно, и количество, которое они сообщают как загруженное или скачанное, может быть взято от нескольких пиров (обычно с интервалом в ~5-10 минут)

время id загрузка скачивание (total_up - total_down)
0 A 3 2 | -1
1 B 2 1 | 1
2 C 3 1 | 3
3 A 0 1 | 2
4 B 0 1 | 1

Допустим, с этого момента все клиенты сообщают 0, как я могу узнать, какой клиент солгал и сообщил ошибочную ложную величину? Кажется, из этих данных это невозможно, должно быть больше переменных, которые я пропустил.

Вот спецификации, которые я прочитал https://wiki.theory.org/BitTorrentSpecification

Ответ или решение

Создание алгоритма для детектирования ложных пиров в BitTorrent-сети представляет собой интересную и сложную задачу, требующую понимания как протокола BitTorrent, так и различных методов анализа сетевых данных. Давайте рассмотрим теоретическую основу, примеры и применение такой задачи.

Теория

BitTorrent — это протокол файлообмена, который распределяет нагрузку и ускоряет передачу файлов через децентрализованную сеть пиров, где каждый участник загружает и отправляет данные другим участникам. Задача валидации данных с каждого пира, гарантирующая честность участников, непростая, учитывая возможности подделки информации, а также задержки или различия во времени отчетов.

Спуфинг client_id: Современные клиенты BitTorrent используют client_id для идентификации сессий. По определению, client_id может быть поддельным, что затрудняет его использование в качестве единственного источника достоверной информации.
Данные о загрузке и выгрузке: В идеальном сценарию разница между общей загрузкой и выгрузкой всех пиров должна быть равна нулю, так как загруженное одним узлом должно быть выгружено другим. Однако из-за задержек в отчете и возможности передачи данных в разные моменты времени часто возникает асимметрия в данных.

Пример

Рассмотрим сценарий с 5 отчетами:

time id upload download (total_up - total_down)
0 A 3 2 | -1
1 B 2 1 | 1
2 C 3 1 | 3
3 A 0 1 | 2
4 B 0 1 | 1

Если все узлы с этого момента перестанут передавать данные, необходимо определить, кто из них предоставил неверную информацию. Проблема в том, что данные об выгрузке и загрузке объективно оценивать сложно без учета дополнительных метрик, таких как поведение соединения или поведение сети.

Применение

Для создания алгоритма, способного обнаруживать ложных пиров, можно применить несколько подходов:

Поведенческий анализ: Алгоритм может анализировать паттерны передачи данных. Ложные узлы могут показывать закономерности, такие как частые несоответствия в объеме передаваемых данных.
Кросс-валидация данных: Разработать алгоритм, который позволяет сверять отчеты различных узлов и выявлять аномалии. Например, если узел регулярно заявляет о большеме объеме выгруженных данных, чем другие могут подтвердить.
Использование доверительных уровней: Создание системы доверительных рейтингов на основе репутации пиров. Узлы, которые стабильно демонстрируют подозрительные действия, могут быть отмечены системой низким уровнем доверия и рассматриваться как потенциальные лжецы.
Временные атрибуты: Анализ временных закономерностей отчетов. Учитывая, что данные от каждого пира поступают с разной частотой, можно использовать временные метрики для оценки честности отчетов. Например, если скачивание или загрузка резко прекращаются без логической причины.
Анализ сетевых пакетов: Совокупный анализ входящего и исходящего трафика на уровне пакетов может дать более четкое представление об истинном объеме переданных данных. Эта метода требует глубоких технических знаний и ресурсов.

Решение задачи обнаружения ложных пиров может потребовать комплексного подхода, включающего машинное обучение для обнаружения аномалий, анализ сетевого поведения, применение криптографических методов для проверки целостности данных и другие инновационные технологии.

Итак, задача создания алгоритма для обнаружения ложных пиров в сети BitTorrent чрезвычайно многогранна и требует усовершенствованного подхода, включающего анализ поведенческих паттернов, кросс-валидацию данных и использование механизмов доверия. Надеюсь, данное описание поможет в развитии вашего алгоритма и предоставит полезные идеи для дальнейшей работы.